Source: https://ailoot.ai/models/lt/minimax-m3-1-flash-preview/ Canonical: https://ailoot.ai/models/lt/minimax-m3-1-flash-preview/ Language: lt # MiniMax-M3.1-Flash-Preview [Markdown](https://ailoot.ai/models/lt/minimax-m3-1-flash-preview/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/lt/minimax-m3-1-flash-preview/facts.json) ## [MiniMax-M3.1-Flash-Preview](https://ailoot.ai/models/lt/minimax-m3-1-flash-preview/) Multimodalinis modelis programavimui ir sudėtingoms užduotims, su valdomu samprotavimo gyliu ir iki 1 mln. tokenų kontekstu. - [**Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/minimax-m3-1-flash-preview/#method-0) - [**Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/minimax-m3-1-flash-preview/#method-1) - [**Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/minimax-m3-1-flash-preview/#method-2) Apie modelį Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau. #### Ilga užduotis su kodu ir įrankiais MiniMax M3.1-Flash-Preview — preliminari M serijos multimodalinė modelio versija programavimui, samprotavimui ir struktūruotam sudėtingų užduočių vykdymui. Gamintojas išskiria įrankių naudojimą ir ilgas sesijas, kuriose reikia išlaikyti ryšį tarp pradinės medžiagos ir nuoseklių veiksmų. Nurodytas konteksto langas yra iki **1 000 000 tokenų**. Jis skirtas ilgiems dokumentams, kodų bazėms ir kelių etapų istorijai. Didelį kontekstą reikia paskirstyti tarp instrukcijų, medžiagos ir atsakymo, atsižvelgiant į kortelėje prieinamą užklausos ribą. #### Samprotavimo gylio pasirinkimas Šioje versijoje samprotavimas įjungtas visada: prieš pateikdamas atsakymą, modelis suskaido sudėtingą užduotį į žingsnius. Jo gylį reguliuoja `effort` su lygiais `low`, `medium`, `high`, `xhigh` ir `max`. Pagal numatytąsias nuostatas pasirinktas `max`; aukštesnis lygis paprastai reiškia išsamesnį samprotavimą, daugiau išvesties tokenų ir ilgesnį laukimą. Samprotavimo išjungimas nenumatytas. Jo apimčiai sumažinti gamintojas siūlo mažinti gylio lygį. Samprotavimas ir galutinis atsakymas grąžinami atskirai, todėl parengtą atsakymą galima rodyti kaip atskirą tekstą. #### Medžiagos supratimas ir rezultatas Modelio galimybės apima teksto, vaizdų ir vaizdo įrašų supratimą. Šioje Ailoot kortelėje prieinami tekstas ir vaizdai, o rezultatas yra tekstinis atsakymas. Kodui vykdyti, paieškai ir veiksmams su failais reikia prijungtų įrankių, kuriems modelis gali vadovauti vykdydamas bendrą užduotį. M3.1-Flash-Preview reikia laikyti atskira versija su nurodytais režimais. Jos samprotavimo nustatymas skiriasi nuo perjungiamų M3 režimų: preliminarioje versijoje reguliuojamas nuolat įjungto samprotavimo gylis. Praktinė užduotis ### Praktinė užduotis Techninis pavyzdys anglų kalba ``` Plan a backward-compatible rename We must rename API field sku to product_code. Existing clients send sku; new clients will send product_code. Stored records currently contain only sku. Plan a compatible sequence for readers, writers, backfill and eventual removal. Define handling for requests that contain both fields with different values, and name the checks required before removal. ``` #### Laukiamas rezultatas ``` A staged compatibility plan with an explicit conflict rule and removal gates. ``` #### Rezultato patikra ``` The plan keeps old clients functional during transition and explicitly handles conflicting dual-field requests. ``` **Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview` [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=messages) MiniMax /`MiniMax-M3.1-Flash-Preview` ### Pradžia Multimodalinis modelis programavimui ir sudėtingoms užduotims, su valdomu samprotavimo gyliu ir iki 1 mln. tokenų kontekstu. Leidžiamos įvestys Tekstas · Vaizdai Rezultatai Tekstas ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot · Anthropic pranešimai** `POST /v1/messages` Įvestis `text`, `image` Išvestis `text` Kontekstas 1 000 000 tokens Didžiausia išvestis 524 288 tokens Išvesties formatas json arba SSE | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos MiniMax-M3.1-Flash-Preview | Numatyta— | | Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— | | Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos user, assistant | Numatyta— | | Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`system` | Tipas`string\|content_block[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Riba taikoma: konkretus pasirinkto modelio / kortelės limitas | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | | Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stop_sequences` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas įrankis | Numatyta— | | Laukas`tools[].description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tools[].input_schema` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tool_choice` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`thinking.type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`thinking.budget_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`output_config.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`metadata` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`cache_control` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **Tekstas** · UTF8 tekstas `messages[].content arba type=text blokas` **Tekstas + vaizdas** `{type:image,source:{type:base64,media_type,data}} arba šaltinis type=url` Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo | Gyvavimo ciklas: `exact retained published method` Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo. ### Planai #### Ailoot metodų įkainiai Įvestis 0,0003 USD */ 1K* Išvestis 0,0012 USD */ 1K* Talpyklos skaitymas 0,0003 USD */ 1K* Rašymas į talpyklą 0,0003 USD */ 1K* Rašymas į talpyklą, 5 min 0,0003 USD */ 1K tokens* Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot · Anthropic pranešimai Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "max_tokens": 1024, "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image","source":{"type":"base64","media_type":mime,"data":b64}}) Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import anthropic import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) msg = client.messages.create( model="MiniMax-M3.1-Flash-Preview", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}], ) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(msg.to_dict(mode="json")) ``` ```js import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new Anthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const msg = await client.messages.create({ model: "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(msg); ``` ```python import anthropic,os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=anthropic.Anthropic(base_url="https://api.ailoot.ai",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.messages.stream(model='MiniMax-M3.1-Flash-Preview',max_tokens=1024,messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_message() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot · Anthropic pranešimai json arba SSE ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Išsaugokite visus turinio blokus, mąstymo parašus ir tikruosius įrankių naudojimo ID. Surinkite visus SSE blokų prieaugius; pirmasis teksto blokas nėra visa išvestis. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`id` | Tipasstring | | Laukas`model` | Tipasstring | | Laukas`content[]` | Tipastext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Laukas`stop_reason` | Tipasstring\|null | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot** [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=messages) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=messages) **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview` [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=responses) MiniMax /`MiniMax-M3.1-Flash-Preview` ### Pradžia Multimodalinis modelis programavimui ir sudėtingoms užduotims, su valdomu samprotavimo gyliu ir iki 1 mln. tokenų kontekstu. Leidžiamos įvestys Tekstas · Vaizdai Rezultatai Tekstas ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot · OpenAI Responses** `POST /v1/responses` Įvestis `text`, `image` Išvestis `text` Kontekstas 1 000 000 tokens Didžiausia išvestis 524 288 tokens Išvesties formatas json arba SSE | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos MiniMax-M3.1-Flash-Preview | Numatyta— | | Laukas`input` | Tipas`string\|input_item[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`input[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos message, reasoning, function\_call, function\_call\_output | Numatyta— | | Laukas`input[].content` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`input[].call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output; išsaugokite tikrąjį grąžintą call\_id | Numatyta— | | Laukas`input[].output` | Tipas`string\|content_part[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: function\_call\_output | Numatyta— | | Laukas`max_output_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | | Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools` | Tipas`tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning.effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning.summary` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`text.format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`text.verbosity` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`include` | Tipas`string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`store` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`previous_response_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos ID reikalavimas: Tik tikrasis atsakymo ID iš palaikomo tęsinio Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`prompt_cache_key` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **Tekstas** · UTF8 tekstas `įvesties tekstas arba input_text dalis` **Tekstas + vaizdas** `{type:input_image,image_url}` Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, input | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo | Gyvavimo ciklas: `exact retained published method` Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo. ### Planai #### Ailoot metodų įkainiai Įvestis 0,0003 USD */ 1K* Išvestis 0,0012 USD */ 1K* Talpyklos skaitymas 0,0003 USD */ 1K* Rašymas į talpyklą 0,0003 USD */ 1K* Rašymas į talpyklą, 5 min 0,0003 USD */ 1K tokens* Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot · OpenAI Responses Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "input": ""}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["input"]="Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["input"][0]["content"].append({"type":"input_image","image_url":"data:"+mime+";base64,"+b64}) Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(json.loads(Path("result.json").read_text(encoding="utf-8"))) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) resp = client.responses.create(model="MiniMax-M3.1-Flash-Preview", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.responses.create({ model: "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", input: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) with client.responses.stream(model="MiniMax-M3.1-Flash-Preview", input="Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences.") as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_response() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot · OpenAI Responses json arba SSE ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Išsaugokite kiekvieną išvesties elementą ir turinio dalį, tikrąjį funkcijos call\_id, šifruotą samprotavimą ir naudojimo duomenis. Srautinio perdavimo metu išsaugokite visą įvykio / elemento tapatybę. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`id` | Tipasstring | | Laukas`status` | Tipasstring | | Laukas`output[]` | Tipasmessage\|reasoning\|function\_call\|other item | | Laukas`output[].content[]` | Tipascontent part | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot** [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=responses) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=responses) **Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` `MiniMax-M3.1-Flash-Preview` [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=chat) MiniMax /`MiniMax-M3.1-Flash-Preview` ### Pradžia Multimodalinis modelis programavimui ir sudėtingoms užduotims, su valdomu samprotavimo gyliu ir iki 1 mln. tokenų kontekstu. Leidžiamos įvestys Tekstas · Vaizdai Rezultatai Tekstas ### Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai **Ailoot · OpenAI pokalbis** `POST /v1/chat/completions` Įvestis `text`, `image` Išvestis `text` Kontekstas 1 000 000 tokens Didžiausia išvestis 524 288 tokens Išvesties formatas json arba SSE | Laukas | Tipas | Reikalavimas | Reikšmės ir ribos | Numatyta | | --- | --- | --- | --- | --- | | Laukas`model` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos MiniMax-M3.1-Flash-Preview | Numatyta— | | Laukas`messages` | Tipas`message[]` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausias elementų skaičius: 1 | Numatyta— | | Laukas`messages[].role` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Pavyzdžiai: system, user, assistant, tool, function Sąlygos: Šie vaidmenys aiškiai išreikšti šaltinio kodo suderinamumo tipuose; tikslus vaidmenų rinkinys priklauso nuo konkretaus modelio. Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`messages[].content` | Tipas`string\|content_part[]\|null` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_calls` | Tipas`tool_call[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].tool_call_id` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: role=tool; naudokite tikrąjį grąžintą ID | Numatyta— | | Laukas`messages[].name` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_content` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: Grąžinkite tikrąjį gautą samprotavimą ten, kur šis modelis jį naudoja | Numatyta— | | Laukas`messages[].reasoning_details` | Tipas`object\|array` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`max_completion_tokens` | Tipas`integer` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Mažiausia reikšmė: 1 Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stream` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatytafalse | | Laukas`stream_options.include_usage` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`temperature` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`top_p` | Tipas`number` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`stop` | Tipas`string\|string[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools` | Tipas`function_tool[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].type` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.name` | Tipas`string` | ReikalavimasPrivaloma | Reikšmės ir ribos Taikoma, kai: pateiktas funkcijos tipo įrankis | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.description` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tools[].function.parameters` | Tipas`JSON_schema` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos | Numatyta— | | Laukas`tool_choice` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`parallel_tool_calls` | Tipas`boolean` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`response_format` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning_effort` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`reasoning` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`service_tier` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`instructions` | Tipas`string` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Suderinamumo laukas | Numatyta— | | Laukas`functions` | Tipas`function[]` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`function_call` | Tipas`string\|object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | | Laukas`prompt_cache_options` | Tipas`object` | ReikalavimasNeprivaloma | Reikšmės ir ribos Priklauso nuo modelio | Numatyta— | Įvesties medžiagos deriniai **Tekstas** · UTF8 tekstas `messages[].content` **Tekstas + vaizdas** `{type:image_url,image_url:{url,detail}}` Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas | Parametras | Specifikacija | | --- | --- | | Parametras`material_types` | Specifikacijatext, image | | Parametras`required` | Specifikacijamodel, messages | | Parametras`optional_controls` | Specifikacijanull | | Parametras`content_type` | Specifikacijaapplication/json | | Parametras`text_file_material` | Specifikacijatikrasis UTF-8 turinys įterptas kaip tekstas; failų ID/URLs reikia atskiro tiksliai apibrėžto palaikymo | Gyvavimo ciklas: `exact retained published method` Metodų struktūros ir ID yra tikslūs; tiekėjo galimybės yra atskirtos nuo užklausos priėmimo. ### Planai #### Ailoot metodų įkainiai Įvestis 0,0003 USD */ 1K* Išvestis 0,0012 USD */ 1K* Talpyklos skaitymas 0,0003 USD */ 1K* Rašymas į talpyklą 0,0003 USD */ 1K* Rašymas į talpyklą, 5 min 0,0003 USD */ 1K tokens* Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. [Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/reserve/) ### Užklausų pavyzdžiai #### Ailoot · OpenAI pokalbis Teksto pavyzdysĮvestis, vaizdasPython SDKNode.js SDKPython srautas ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 source-material file}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "messages": []}') f=Path(os.environ["AILOOT_TEXT_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose your actual UTF-8 source material") text=f.read_text(encoding="utf-8") if not text.strip():raise SystemExit("Source material must contain text") p["messages"]=[{"role":"user","content":"Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n"+text}] Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_IMAGE_FILE:?Set your actual PNG JPEG or WebP image}" export AILOOT_IMAGE_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", "messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Read labels and numbers in this image; flag unreadable text."}]}]}') import base64 f=Path(os.environ["AILOOT_IMAGE_FILE"]) if not f.is_file():raise SystemExit("Choose an actual PNG JPEG or WebP image") raw=f.read_bytes() mime="image/png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "image/jpeg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "image/webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else None if not mime:raise SystemExit("Use PNG JPEG or WebP") b64=base64.b64encode(raw).decode() p["messages"][0]["content"].append({"type":"image_url","image_url":{"url":"data:"+mime+";base64,"+b64}}) Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text()),ensure_ascii=False,indent=2)) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client = OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0) resp = client.chat.completions.create( model="MiniMax-M3.1-Flash-Preview", messages=[{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}], ) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(resp.to_dict(mode="json")) ``` ```js import OpenAI from "openai"; if (!process.env.AILOOT_API_KEY?.trim()) throw new Error("Set AILOOT_API_KEY before making a request"); const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY, maxRetries: 0 }); const resp = await client.chat.completions.create({ model: "MiniMax-M3.1-Flash-Preview", messages: [{ role: "user", content: "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences." }], }); import { writeFileSync } from "node:fs"; function saveResult(data, stem = "result") { writeFileSync(stem + ".json", JSON.stringify(data, null, 2)); console.log(JSON.stringify(data, null, 2)); const saveBlob = (encoded, suffix, label) => { const raw = Buffer.from(encoded, "base64"); const ext = raw.subarray(0,8).equals(Buffer.from([137,80,78,71,13,10,26,10])) ? "png" : raw[0]===255 && raw[1]===216 ? "jpg" : raw.subarray(0,4).toString()==="RIFF" && raw.subarray(8,12).toString()==="WEBP" ? "webp" : suffix; const file = `${stem}-${label}.${ext}`; writeFileSync(file, raw); console.log("Saved", file); }; for (const [i, block] of (data.content || []).entries()) console.log("Content", i, JSON.stringify(block)); for (const choice of data.choices || []) console.log("Choice", choice.index, JSON.stringify(choice.message || choice.delta || {})); for (const [i, item] of (data.output || []).entries()) { console.log("Output", i, JSON.stringify(item)); if (item.type === "image_generation_call" && item.result) saveBlob(item.result, item.output_format || "bin", `output-${i}`); } for (const [ci, candidate] of (data.candidates || []).entries()) { for (const [pi, part] of (candidate.content?.parts || []).entries()) { console.log("Candidate/part", ci, pi, JSON.stringify(part)); const blob = part.inlineData || part.inline_data; if (blob?.data) { const mime = blob.mimeType || blob.mime_type; const suffix = ({"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"})[mime] || "bin"; saveBlob(blob.data, suffix, `candidate-${ci}-part-${pi}`); } } } } saveResult(resp); ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='MiniMax-M3.1-Flash-Preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Gauti ir išsaugoti rezultatus #### Ailoot · OpenAI pokalbis json arba SSE ##### Išsaugoti visus baigtus rezultatus Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį. Išsaugokite kiekvieną variantą ir jo turinį / įrankių iškvietimus / samprotavimą. SSE prieaugius surinkite pagal varianto / įrankio indeksą; išsaugokite galutinę užbaigimo priežastį ir naudojimo duomenis. ##### Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą Išsaugokite užklausų / atsakymų ID ir antraštes. Bendras teksto užduoties gavimo URL nepateikiamas. Atsakymo laukai | Laukas | Tipas | | --- | --- | | Laukas`choices[].index` | Tipasinteger | | Laukas`choices[].message.content` | Tipasstring\|null | | Laukas`choices[].message.tool_calls` | Tipastool\_call\[\] | | Laukas`choices[].message.reasoning_content` | Tipasstring | | Laukas`choices[].message.reasoning_details` | Tipasobject\|array | | Laukas`choices[].finish_reason` | Tipasstring\|null | | Laukas`usage` | Tipasobject | Klaidos ir tolesni veiksmai | Atsakymas | Sąlyga | Kitas žingsnis | | --- | --- | --- | | Atsakymas400 · `invalid_request_error` | SąlygaNetinkami privalomi laukai, medžiagos pateikimo forma arba parametro reikšmė | Kitas žingsnisPrieš naują kūrimo užklausą pataisykite nurodytus laukus. | ### Pseudonimai #### Modelių pseudonimai **Ailoot** [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=chat) #### Metodų kelių pseudonimai Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius. #### Susiję ID iškvietimui [`MiniMax-M3.1-Flash-Preview`](https://ailoot.ai/models/lt/#m=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&route=Core&caller=MiniMax-M3.1-Flash-Preview&fmt=chat) FAQ · MiniMax-M3.1-Flash-Preview Kokios įvestys ir rezultatai prieinami? `POST /v1/messages` · `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/responses` · `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`: `text`, `image` → `text` `POST /v1/chat/completions` · `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`: `text`, `image` → `text` Kokius laukus naudoja užklausa? `POST /v1/messages` · `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`: `model`, `messages`, `system`, `max_tokens`, `stream`, `metadata` `POST /v1/responses` · `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`: `model`, `input`, `instructions`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`: `model`, `messages`, `stream` Kokie apribojimai taikomi? `POST /v1/messages` · `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `524288`; `messages.min_items`: `1`; `max_tokens.minimum`: `1` `POST /v1/responses` · `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `524288` `POST /v1/chat/completions` · `MiniMax-M3.1-Flash-Preview`: `ctx`: `1000000`; `max_out`: `524288`; `messages.min_items`: `1` Prijunkite Ailoot prie Claude Code, OpenCode, Hermes arba savo programos. ## Įmonė ir jos projektų portfelis Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. ## Pirkite žetonus su nuolaida. Prenumeratos nuolaida reguliariam darbui. Kodai — iki 50% žetonų pirkimui. Prenumerata Pasirinkite planą su nuolaida reguliarioms užklausoms. Nuolaidos kodas iki 50% Įveskite kodą perkant. Kaina perskaičiuojama pagal galiojančios akcijos sąlygas. Išlaidos istorijoje Kiekvienai užklausai išsaugomi modelis, žetonai ir suma. [Pasirinkti prenumeratą](https://ailoot.ai/docs/lt/billing/subscriptions/) · [Peržiūrėti modelių kainas](https://ailoot.ai/models/lt/) ## Prijunkite API prie produkto, kurį parduodate. SaaS, programos ir botai pagal Ailoot ofertą bei licencijos sutartį. Perpardavimui paprašykite perpardavėjo licencijos. Komercinė programa Teksto, vaizdų, video ir garso kūrimą integruokite į mokamas paslaugos funkcijas. Perpardavėjo licencija Atsiųskite projekto aprašymą ir prieigos schemą. Paprašykite rašytinių naudojimo ir perpardavimo sąlygų. Dokumentai svetainėje Oferta, licencijos sutartis ir duomenų tvarkymo politika prieinamos prieš prisijungiant. [Paprašyti perpardavėjo licencijos](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta ir licencijos sutartis](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=lt) ## Ailoot · Įmonė ir jos projektų portfelis Ailoot remiasi sukaupta veiklos patirtimi, plačia klientų baze, stabiliomis paslaugomis ir nuolatine KPI kontrole. Įmonė ir jos projektų portfelis: milijonai klientų; mėnesio pardavimai siekia milijardus. Ailoot šią veiklos patirtį pritaiko teikdama API prieigą prie DI funkcijų klientų produktuose, agentuose, programose ir automatizavimo sprendimuose.